消息队列幂等性

ゝ一纸荒年。 2023-06-07 10:58 14阅读 0赞

一、什么是幂等性  
可以参考数据库乐观锁机制，比如执行一条更新库存的 SQL 语句，在并发场景，为了性能和数据可靠性，会在更新时加上查询时的版本，并且更新这个版本信息。可能你要对一个事情进行操作，这个操作可能会执行成百上千次，但是操作结果都是相同的，这就是幂等性。

二、消费端的幂等性保障  
在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复发生了消息，这时候消费端就要实现幂等性，这就意味着我们的消息永远不会被消费多次，即使我们收到了一样的消息。

业界主流的幂等性有两种操作：

1.唯一 ID + 指纹码 机制，利用数据库主键去重

2.利用redis的原子性去实现

三、唯一 ID + 指纹码 机制  
大家肯定懂唯一 ID 的，就不多说了，为什么需要指纹码呢？这是为了应对用户在一瞬间的频繁操作，这个指纹码可能是我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码，它并不一定是我们系统生成的，基本都是由我们的业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个id是否存在数据库中。

好处就是实现简单，就一个拼接，然后查询判断是否重复。

坏处就是在高并发时，如果是单个数据库就会有写入性能瓶颈

解决方案 ：根据 ID 进行分库分表，对 id 进行算法路由，落到一个具体的数据库，然后当这个 id 第二次来又会落到这个数据库，这时候就像我单库时的查重一样了。利用算法路由把单库的幂等变成多库的幂等，分摊数据流量压力，提高性能。

四、利用 redis 的原子性去实现  
相信大家都知道 redis 的原子性操作，我这里就不需要过多介绍了。

使用 redis 的原子性去实现需要考虑两个点

一是 是否 要进行数据落库，如果落库的话，关键解决的问题是数据库和缓存如何做到原子性？ 数据库与缓存进行同步肯定要进行写操作，到底先写 redis 还是先写数据库，这是个问题，涉及到缓存更新与淘汰的问题

二是如果不落库，那么都存储到缓存中，如何设置定时同步的策略？ 不入库的话，可以使用双重缓存等策略，保障一个消息副本，具体同步可以使用类似 databus 这种同步工具。

五、怎么保证消息队列消费的幂等性？  
先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。

首先就是比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消费重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。然后我们挑一个kafka来举个例子，说说怎么重复消费吧。

kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的offset来继续消费吧。

但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接kill进程了，再重启。这会导致consumer有些消息处理了，但是没来得及提交offset，尴尬了。重启之后，少数消息会再次消费一次。

其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。

给你举个例子吧。假设你有个系统，消费一条往数据库里插入一条，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？但是你要是消费到第二次的时候，自己判断一下已经消费过了，直接扔了，不就保留了一条数据？

一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性

幂等性，我通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。

六、其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路：  
（1）比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下好吧

（2）比如你是写redis，那没问题了，反正每次都是set，天然幂等性

（3）比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的id，类似订单id之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个id去比如redis里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个id写redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。

还有比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条，我们之前线上系统就有这个问题，就是拿到数据的时候，每次重启可能会有重复，因为kafka消费者还没来得及提交offset，重复数据拿到了以后我们插入的时候，因为有唯一键约束了，所以重复数据只会插入报错，不会导致数据库中出现脏数据

如何保证MQ的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看  
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